Cientista de dados - IA e Machine Learning
Descrição da vaga
O AI Engineer é responsável por desenvolver, treinar, validar e colocar em produção modelos de Machine Learning e soluções de Generative AI. Este profissional combina profundidade estatística com capacidade de engenharia para transformar problemas de negócio em sistemas inteligentes escaláveis.
É um perfil técnico com forte base matemática e experiência prática em produção.
Responsabilidades e atribuições
🎯 Responsabilidades
- Projetar e treinar modelos supervisionados e não supervisionados
- Desenvolver soluções de NLP e LLMs
- Realizar fine-tuning de modelos fundacionais
- Implementar arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Criar pipelines de treinamento, validação e inferência
- Avaliar performance de modelos (accuracy, F1, ROC, BLEU, etc.)
- Implementar monitoramento de drift e degradação de performance
- Trabalhar com times de engenharia para deploy em produção
- Controlar custo computacional de treino e inferência
Requisitos e qualificações
Linguagens
- Python (principal)
- SQL (análise e feature engineering)
Machine Learning & Deep Learning
- PyTorch
- TensorFlow
- Scikit-learn
- XGBoost / LightGBM
LLM & GenAI
- APIs da OpenAI
- Modelos open-source via Hugging Face
- Transformers
- Fine-tuning (LoRA, PEFT)
- Prompt engineering avançado
- Embeddings e similaridade vetorial
- RAG architectures
MLOps
- MLflow
- Weights & Biases
- Docker
- CI/CD para modelos
- Monitoramento de modelos
- Versionamento de datasets
Infraestrutura
- GPU environments
- Kubernetes
- Cloud (preferencialmente uma das abaixo):
- Amazon Web Services
- Google Cloud
- Microsoft Azure
Hard Skills
- Estatística e probabilidade aplicadas
- Modelagem preditiva
- NLP
- Avaliação e validação de modelos
- Feature engineering avançada
- Fine-tuning de LLMs
- Construção de pipelines de ML
- MLOps e deploy de modelos
- Otimização de performance e custo
Soft Skills
- Pensamento analítico profundo
- Mentalidade experimental (testar hipóteses constantemente)
- Comunicação técnica clara
- Capacidade de traduzir problema de negócio em modelo matemático
- Autonomia técnica
- Senso de responsabilidade sobre impacto do modelo
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Entrevista R&S
- Etapa 3: Entrevista Técnica
- Etapa 4: Entrevista Cliente
- Etapa 5: Carta Proposta
- Etapa 6: Contratação
Transformamos mundos sonhados em trajetórias reais.🧡🚀
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